基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测方法

（湖南省水利水电勘测设计研究总院深圳分院）

在建筑开发施工过程中，地基的开挖产生大量废土废渣和临时堆土，不仅扰动地表、破坏土壤与植被，且在不同外营力的作用下，极易造成严重的人为水土流失和滑坡、泥石流等水文地质环境灾害，同时也加剧了生态环境的不断恶化，产生类似沙尘暴、扬尘等极端恶劣天气现象。因此，从自然环境水土生态保护的角度出发，开展建筑施工工程对水土保持生态建设的监测工作十分重要。通过水土保持监测，及时掌握建设工程对水土资源的破坏情况，以便采取有效措施，防止人为水土流失等问题发生。目前，传统的水土保持生态建设监测方法，包括地面监测、调查监测、资料分析等。由于这些方法均是通过人工外业的形式进行测量，因此，常会出现由于人工操作不当、环境干扰等因素影响，使监测结果产生较大的误差。同时，传统监测方法在数据采集、数据分析等方面，也都存在着效率低、精度差等问题。随着无人机技术的广泛应用，针对这些问题，本项研究提出一种基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测方法。无人机遥感技术，是通过低空航拍测量和遥感数据分析相结合的全新数据处理分析技术，可以在规定的范围内，更加快捷地完成对地形地貌以及高程、植被数据的采集，并在保证监测速度的同时保证监测数据的精度。

1 基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测方法

1.1 无人机飞行航线规划

在对无人机飞行航线规划前，首先，要对水土保持生态建设的监测区域进行现场勘察与规划，根据监测区域所处的地理位置，考虑覆盖整个监测区域，并将其划分为主体建筑施工区和基坑开挖区。其中，主体建筑施工区内由于正在建设施工，通常分布着大量的吊塔，吊塔一般高度为55-65 m，因此需对无人机的飞行航线高度进行适当调整，从而保证其安全运行；基坑开挖区一般没有影响无人机飞行航线的障碍物，因此不需要考虑其飞行航线高度问题。

其次，为了保证无人机遥感拍摄航片的质量，以满足监测效果要求，按照相关规定：航向的重叠度在55%-75%范围以内，旁向的重叠度在13%-55%范围以内。同时，除了航拍过程中第一条航线的镜头角度为垂直向下外，其余几条镜头的角度均保持在30°-45°之内。

针对主体建筑施工区对无人机飞行航线高度的限制，其飞行高度计算公式如下：

式中：h——无人机飞行高度，m；

J——无人机镜头焦距，mm；

GSD——水土保持监测区域地面分辨率，m；

c——单个像素点的尺寸，mm；

h0——无人机实际飞行高度，m；

L——监测区域基准面高度，m。

无人机在实际航拍过程中，飞行高度会受到航拍重叠度的影响，但对于成像效果产生的误差可以忽略不计。本项研究为了更加精准地获取到无人机的成像效果，将通过降低无人机航拍高度，提升重叠度，并增加无人机的航拍数量，从而获取到更多的空三验算数据，以提高监测数据精度。研究采用“S”型的航拍轨迹拍摄（图1）。

图1 无人机飞行航线轨迹示意图

在水土保持生态建设实地监测现场，可在保证无人机飞行航线对于监测区域完全覆盖的情况下，利用软件开发工具包对无人机进行控制，并在设定的航拍路径上采集图像。其中，一条航线为默认的垂直拍摄航线，镜头角度为0；另外3-6条航线根据实际需要，设置对应的镜头角度和航线方向，从而获取到多个角度的航拍影像资料。

1.2 原始航拍数据获取及处理

基于航拍无人机中安装的全球定位系统、观星测量单元以及应用于水土保持生态建设监测的特殊传感器设备，利用这些装置在飞行航拍过程中采集信息，进行数据获取。同时，根据监测要求，在无人机上安装实时数据传输设备。当各个不同功能的设备完成配置后，即可通过无人机航拍获取实时的遥感影像信息数据。除无人机获取的遥感影像信息数据外，无人机的航拍高度、航拍数量、照片的分辨率、航拍时间等自身拍摄参数，也应当进行适当的记录，从而为遥感影像信息数据获取提供依据。

无人机垂直航线拍摄的遥感影像处理流程为：

（1）无人机遥感影像畸变校正。主要通过调节无人机的坐标与纠正畸变参数对畸变差调节；（2）建立遥感影像金字塔结构。通过对遥感影响的逐级细化处理，匹配对应的策略，获取到更加精准的匹配点，有多个匹配点共同构成金字塔结果；（3）特征匹配点定向。在相邻的遥感影像中找出重叠度高的部分，并提取相似的特征匹配点，利用匹配算法获得点云数据；（4）绝对定向。根据空三解算要求，在统一坐标系中对方位元素及地面坐标进行解算。

针对无人机倾斜航线拍摄的遥感影像，其处理流程如图2所示。

图2 无人机倾斜航线拍摄的遥感影像处理流程图

本项研究选择利用三维重建软件Agisoft metashape，在控制点较少或没有控制点的情况下，对无人机垂直和倾斜航线拍摄到的遥感影像进行空间验算、点云生成处理，并获取到水土保持生态建设监测区域内的正射影像信息。

1.3 水土保持生态建设基本监测信息提取

本项研究选择的水土保持生态建设基本监测信息，包括土地利用类型信息、监测对象位置信息、监测对象长度和面积信息以及监测对象的体积信息，主要提取方法是在建立的正射影像信息中获得。

首先，对于土地利用类型信息的提取，可通过人工识别航片和勾划范围的方法完成，或利用计算机中的相应软件对其进行分类。第一种提取方法，主要针对具有特定类型的地物，例如建设施工区域的土场、截排水沟以及植被等，通过人力对其进行判断，直接绘制矢量图即可；第二种方法，主要针对监测区域较大，利用人力会消耗大量时间的情况，先在前期建设的地面解释标识中，利用面向对象的方法，通过多尺度分割成像技术，计算出被监测对象的形状信息及纹理信息，然后通过特征参数的固定组合，建立规则集，完成对土地利用类型信息的分类。

其次，对于监测对象位置信息的提取，可在GIS系统中，利用数字高程模型和文档对象模型成果，直接获取被监测对象的特定位置信息，主要包括经纬度、坐标和高程信息。

第三，对于监测对象长度和面积信息获取，可借鉴土地利用类型信息获取方法，通过人工勾划或计算机自动分类获取，并在GIS系统中，对被监测对象的长度进行测量，进一步计算出相应的面积信息。

第四，对于监测对象体积信息获取，可利用数字高程模型，基于微分思想，将地物高程乘以其栅格大小并累加，最终得到近似的监测对象体积信息。针对体积差的计算方法，需要利用两个时间点量获取，同理通过累加的方式得到在该时间段内无人机监测对象的体积变化情况。

2 实验论证分析

选择某地区水土保持建设区域作为验证本文研究的监测方法的实验环境，在该区域内选择5个检核点作为实验研究对象。表1为该区域5个检核点位置坐标对照表。

分别利用本文监测方法与传统监测方法对5个检核点进行监测，并通过下述公式计算出两种监测方法生成的正射平面遥感影像的位置误差。

表1 某地区监测区域5个检核点位置坐标对照表

式中：ux——正射平面遥感影像结果中监测点在横坐标x方向上的误差；

uy——正射平面遥感影像结果中监测点在纵坐标y方向上的误差；

x、y——监测点实际横、纵坐标；

x′、y′——监测结果遥感影像中的横、纵坐标。

根据上述公式，计算出本文监测方法与传统监测方法的遥感影像位置误差，并记录为表2所示的实验结果对比表中。

由表2中的计算结果可以看出，本文监测方法与传统监测方法得到的影像中监测点位置坐标的误差均在-0.50 m到+0.50 m范围内，符合《地形图航空摄影测量外业规范》的精度要求，但也可以看出通过本文监测方法得到的监测点坐标误差明显低于传统监测方法。其他方面的监测信息，结果也大都如此。因此，通过对比实验证明，本文提出的基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测方法，具有更高的精度。在实际监测作业应用中，可进一步提高作业质量，从而及时获取信息，采取必要措施，为施工建设的顺利进行提供条件，并在一定程度上降低对生态环境的威胁。

表2 本文方法与传统方法监测误差对比

3 结束语

水土保持生态建设监测，是生产建设项目实施水土保持监督管理工作中一项不可缺少的环节，精确、快速、高效的监测，对预防人为水土流失具有十分重要的意义。本项研究提出的基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测方法，实用性强，大力推行有助于更加精准、及时地发现水土流失隐患，便于监督水土保持方案的实施，促进水土保持监测工作的信息化发展。